��一、問題的提出
金融市場中每天發生著無數筆交易，毫無疑問，買進和賣出都需要流動性提供支持，綜合而言，如果一項資產能快速地完成交易，并且買賣雙方的成交價格與當前價格相差不大，則該資產的流動性就高。顯然，流動性對于股票的收益率有著巨大的影響，任何金融資產從賬面收益到實際收益都需要具有流動性的市場來實現。早在20世紀80年代，Amihud和Mendelson（1986）就開創性地提出了流動性溢價（liquidity premium）理論，認為資產的流動性是資產定價的一個重要影響因素，流動性低的資產預期收益高，而流動性高的資產預期收益低。此后，國內外學著從不同角度，用各種方法研究發現了流動性與資產定價、收益波動之間的關系。
國內金融市場起步較晚，發展程度遠不及國外成熟市場。而且因為政策的因素，公募基金中的股票型、混合型基金都有最低股票倉位限制，國內市場沒有賣空機制，這使得這些基金在熊市時仍舊需要承受很大部分市場風險，只能在不同行業、不同股票之間調倉來減少市場單向下跌帶來的損失。這時候行業配置就顯得格外重要。本文正是以此為出發點，探究行業指數的流動性與指數收益率之間的關系，希望能對基金的行業配置有所幫助。
��二、研究綜述
（一）國外文獻 在流動性溢價理論方面，Amihud和Mendelson（1986）從交易的微觀成本出發，推導出預期收益與買賣價差的關系模型，提出流動性溢價理論。他們認為，投資者會挑選流動性小、交易成本大的資產放到長期的投資組合中。直觀上，相對交易成本越大，則流動性越差，為彌補流動性風險，其預期收益越高。Haugen和Baker（1996）發現美國Russell 3000股指的所有成分股在1979-1993年間的預期收益與換手率呈顯著負相關。Pastor和Stambaugh（2003）基于一個新的指標發現收益對流動性的敏感度被市場定價。Acharya和Pedersen（2005）構建了一個基于流動性的定價模型并進行了實證研究。
（二）國內文獻 李一紅和吳世農（2003）采用換手率和非流動性ILLIQ兩個指標，對上海股票市場的流動性和預期收益的關系進行了實證研究，結果表明：對個股而言，換手率對預期收益有負向作用，非流動性與預期收益則是正向作用。蘇冬蔚和麥元勛（2004）從換手率的角度考察流動性，通過檢驗交易頻率假設和交易成本備擇假設，分析股市流動性與資產定價的理論和經驗關系，發現我國股市存在顯著的流動性溢價，其成因是交易成本而不是換手率所代表的交易頻率?？讝|民（2006）以Amihud測度作為流動性測度指標，結合流動性資產定價模型，發現中國股市的風險升水在大盤升降區間體現了不同特征。
綜合國內外學者的研究成果，流動性溢價理論已經被廣泛接受。盡管實證研究結果并不完全一致，但是大部分實證研究都證明了流動性會影響股票預期收益。但是流動性對于資產定價在不同的行業中是否有所差異，這種差異是否能作為行業配置的依據，相關的研究文獻較少，本文試圖填補這一空白。 ��三、數據及研究方法
流動性測度最常見的是交易量和換手率，但交易量易受到公司規模的影響。Datar、Naike和Radcliff（1998）的研究發現公司規模和交易量的相關性高達0.89，但是公司規模和換手率之間相關性只有0.11。此外，還有Amivest流動比率，它表示價格變化一個百分點所需要的交易量；馬丁指數，表示每日價格變化幅度的平方與每日交易量的比值；馬什•赫洛克流動性比率，表示特別時間內每筆交易間價格變化百分比絕對值的平均值。考慮到數據的可得性及相關性，本文采用換手率作為流動性的測度，研究換手率對收益率影響在不同行業間的差異性，并探討這種差異性能否作為基金在不同行業間配置股票的依據。月度換手率的計算公式如下：
�Turn=Vol/OS�
式中：Turn是月度換手率，Vol是當月成交量，OS是流通在外的股票總數。
本文采用了申萬行業分類中的公用、化工、金融、商業、醫藥、有色6大行業指數和作為市場基準的上證指數從03年1月到10年12月的月度收益率和換手率數據，收益率和換手率均是百分比表示，無風險收益率采用每個月最后一個交易日的三月期存款利率，并折算成月收益率，數據來源wind資訊。研究模型如下：
R��it�=α�i+β�iTurn��it�+ε��it� （1）
R��it�=α�i+β�iTurn��it�+β��int�R��int�+ε��it� （2）
式中：R��it�、R��mt�分別表示剔除無風險收益率后的t期行業指數和上證指數收益率，Turn��it�是t期行業指數換手率，α��i�、β��i�是回歸系數。
（1）、（2）式分別是常數收益過程、CAPM收益過程的檢驗方程，研究換手率是否對收益率有顯著的影響，以及不同行業間的差異。如果在模型中，Turn��it�變量在統計上顯著，就可以認為換手率對收益率產生了影響，并且不同行業之間β��i�的差異可以看做行業間的差異，由此作為行業配置的依據。
��四、實證結果及分析
對R��it�、R��mt�、Turn��it�進行數據平穩性檢驗，DF檢驗均表明沒有單位根。模型實證結果如下：
根據表1的回歸結果可以看出，6大行業指數與其換手率之間的回歸系數在0.01的水平上拒絕零假設，表明換手率顯著地影響了指數收益率。從回歸系數的大小來看，6大行業β��i�在0.18-0.26之間，均為正值，說明換手率與當期收益率有同向關系，即當期換手率越高，則指數收益率越高。此外，化工和醫藥兩個行業回歸系數明顯小于其他行業，說明這兩個行業指數換手率對收益率的影響不如其他行業；而金融行業收益率顯著地受到換手率的影響。
從表2中可以看到，采用CAPM收益模型以后R��2�顯著提高，模型的可靠性大大增強。表示行業換手率與收益率關系的β��i�回歸系數都在0.05水平上拒絕零假設，但是其差異性與模型（1）揭示的略有不同，化工行業的系數仍舊是最小的，商業行業是化工的兩倍。此外，從β��im�系數可以看出，有色行業指數比上證指數波動更為劇烈，即上漲和下跌的幅度都要大于上證指數，而醫藥和商業指數較上證指數更為緩和。作為行業配置，漲時買有色，可以獲得超過市場指數漲幅的收益；跌時買醫藥，可以回避很大一部分市場風險。
��五、結論
本文用換手率作為流動性測度的指標，研究了其對不同行業指數收益率的影響差異?；趦煞N經典的定價模型常數模型和CAPM定價模型的回歸檢驗，我們發現流動性顯著地影響了行業指數收益率，并且與當期收益率呈正相關關系，這與之前學著的研究成果相一致。另外我們發現，化工行業受到流動性影響較小，而商業受到流動性影響較大。本文的不足之處是未能提出可靠的行業間套利策略，這也是今后的研究方向。
